Почему Cold Outreach - это история не для всех Ответ - на этой картинке. Мы сделали 40 новых доменов под рассылку. На каждый повесили по 2 почты. Отправили тестово сообщения себе на почту. И прилетает такая фигня: огромный красный баннер, обвинения в спуфинге, и всё из этого вытекающее (не кликай на ссылки, не отвечай на сообщение). Кнопочка "Пожаловаться на Спам" подсвечена и так и просится, чтобы на неё нажали. Ты чертыхаешься - все настройки, 2 недели прогрева, 2 сотни долларов выкинутых на инфраструктуру - получается, всё к херам, собачка? 🐶 Но нет, ты берёшь и начинаешь проверять каждый домен, отправляя с него холодные письма и спустя пару часов ты понимаешь, что эта ошибка вылезает только на одном домене. То есть, всё Ок. Просто выбрасываешь его и идёшь дальше. Вот что это было, какие ненормальные символы увидел Google - кто же его знает? Вот так и живём. #cold_email #li_outreach

Простой gmail-лайфхак для борьбы с умным спамом В последние несколько лет появилось много способов обхода спам-фильтра gmail. И я нашел способ борьбы с самым популярным: Многие при аутриче закупают массово домены, прогревают их и бомбят с них письма - так они часто оказывают в инбоксе. Но все эти домены молодые, поэтому достаточно добавить проверку возраста домена, чтобы помечать письма эффективных аутричетелей! Я попросил Клод написать скрипт для https://script.google.com, который: 1/ Проверяет возраст доменов всех писем, и если он меньше 180 дней, то помечает лейблом [spam?] 2/ Все письма с этим лейблом отмечаются прочитанными и каждую ночь отправляются в корзину. Клод все объяснил с одного промпта, заработало сразу. И вуаля! Скрипт отфильтровал почти всех, кто умело аутричит! (Про них недавний пост 🙂) Если раньше приходилось каждое письмо удалять вручную (а их в день приходило до 20), то сейчас они просто видны в инбоксе, и сами удаляются позже. Не сразу, потому что могут быть ложные срабатывания (но за пару недель такого не было). Пользуйтесь! @kyrillic

Кажется, хайп вокруг Jev-модели уже немного утих. Более того, за это время появилось очень много её аналогов. Вчера я видел обзор: сейчас есть своя модель у AWS, своя у OpenAI, ещё у какого-то провайдера и штук пять open-source моделей. И все плюс минус рядом по точности. Таки одна моделька рынок не поменяла 🤷‍♂️ В целом я не удивлён. Когда я впервые увидел Jev, её архитектура очень напомнила мне то, что последние два года делают в робототехнике. Берётся исходный трансформер, предобученный на visual-language данных, и используется как инициализатор для гораздо меньшей сетки — по сути, action head, которая берёт произвольные части этого трансформера. Иногда всё это инициализируется немного по-разному, а дальше модель учится решать конкретную задачу: диффузию, регрессию или что-нибудь ещё. В случае Jev это была задача multilabel-классификации. Я не знаю, как именно они реализовали расширяемый список классов, но кажется, что это не должно быть чем-то суперсложным. Наверное, именно поэтому первые аналоги появились буквально через несколько часов после релиза — люди довольно быстро смогли всё это повторить. К чему я всё это веду. Когда вышел Jev, я прикрутил к своему каналу бота, который банит спамеров. До вчера он был в тестовом режиме, а потом я переключил в рабочий. Я давно собирался это сделать, а Jev стал дополнительным толчком 😈 Но, похоже, не я один оказался таким умным: за эти две недели количество спама очень сильно упало само по себе в телеге 😁. Походу команда Паши бдит за новинками. В моём канале было буквально два спамерских сообщения со ссылками, и оба отсеялись ещё на простом правиле: если это первое сообщение человека в канале и в нём есть ссылка — банить. А всё, что дошло до Jev-модели, уже оказалось не спамом, а вполне адекватными комментариями. Но на всякий случай предупреждаю: если бот вдруг случайно кого-то забанит, не стесняйтесь писать мне в личку. Если вы живой человек — разбаню:)

🤣 Яндекс сам себя забанил Помните, я писал, как Тинькофф защитил меня от собственного спама? Похоже, тг-боты Яндекса это прочитали, решили повторить успех и применили тот же подход к рекламе. 🍽 Хотел купить рекламу для @mirabistro на Яндекс Картах. Написал в чат-бот поддержки. Бот объяснил, что нужно отправить письмо на указанный им адрес, добавить номер телефона и логин — всё сделал по инструкции. ✉️ Причём для надёжности отправлял письмо из Яндекс Почты на аккаунт Яндекса. Текст — практически тот же, который предложил бот. 🛡 Но письмо не ушло: Яндекс решил, что оно похоже на спам, и временно заблокировал отправку. Итого: бот Яндекса написал инструкцию, я ей последовал, а другой бот Яндекса защитил Яндекс от покупки рекламы в Яндексе. Вот она — настоящая сквозная автоматизация бизнес-процессов 😅 P.S. @yandex свяжитесь со мной)

В комментариях канала про стартапы поселился нейроспаммер. LLM писала за человека глубокомысленную чушь, профиль светился в чате, сотни людей его видели, единицы кликали и читали описание, дальше какие-то конверсии и лиды. Мне трудно понять экономический смысл, если продвигаемая услуга – не сами нейрокомментарии для других людей и не мошенничество с бесконечной маржинальностью, но мало ли что я не понимаю. Популярное дело, множество людей так делают, каждый день баню. Этот конкретный экземпляр настроил LLM необычно и продержался порядка месяца, светясь почти ежедневно. Антиспам-бот его пропускал, я глазами неоднократно спотыкался, но оставлял с мыслью «вдруг все-таки человек». В какой-то момент терпение лопнуло, забанил. В конце концов, нерелевантная хрень от человека ничем не отличается от нерелевантной хрени от нейросети. В общем, он пришел в личку, ругался на несправедливость и объяснял ценность своих комментариев. И это меня как-то огорчило. Гадишь — гадь, не всем же быть изобретателями новых лекарств, рынок всякой дряни не бывает пуст, все логично. Но если не получилось — чего махать кулаками после драки? Аккаунты с порнухой каждый день в бан улетают, так они просто новые регистрируют. Спокойно, достойно. Бери пример с них.

Прочел про новый вид спама. Это гениально, по-моему. Вам приходит очередное письмо от крупного бренда, Пятерочки или Adidas. Содержание – образец унылого CRM-маркетинга, новые коллекции, новости продукта, прочий бред. Вы машинально пролистываете текст до заветной кнопки “отписаться от рассылки”, кликаете по ней и оказываетесь на фишинговом сайте. А он уже, например, просит логин-пароль от аккаунта – это вполне адекватная просьба при отписке, многие просят, многие вводят. Не надо выдумывать причины кликнуть, обещать миллионы и участие в сомнительных конкурсах. Просто кнопка «отписаться» мелким серым шрифтом внизу. Человек без тени сомнения нажимает сам! Для атаки нужно просто зарегистрировать домен похожий на настоящий. adidas-ecom.com наверняка свободен. Будьте осторожны.

Про признак «у пользователя день рождения» в ML В этом году на день рождения (он был уже давно, сейчас просто вспомнил историю) я получил очень много поздравлений, и что-то меня побудило всем поздравившим ответить в тот же день. В итоге больше половины моих ответов телеграм удалил, решив, что я спамер. Даже были прецеденты, когда мы с человеком попереписывались, а на следующий день его реплики есть, а мои все потерли. В этом нашелся и позитивный момент, я до сих пор случайно нахожу диалоги с поздравлениями и снова радуюсь им, но конечно основное, что меня позабавило, это что в классификаторе спама либо нет признака «у пользователя ДР», либо он не работает. И это, кстати, частый недостаток ML моделей в B2C сервисах. Например, в одной компании, где я работал, два моих коллеги мужского пола постоянно определялись внутренним классификатором пола как женщины, а один из них на этот счет даже неплохо плевался желчью. Причина тому была очень простой: у них день рождения 8 марта, и они получают аномально высокое для мужчины количество звонков в этот день. Среди тысяч сотрудников оказалось достаточно мужчин, родившихся 8 марта, чтобы баг исправился сам собой, когда для модели сделали нормальные признаки. Общий же рецепт довольно простой: при разработке модели хорошо бы подумать, почему она может ошибаться на каких-то примерах, и что сделать, чтобы не ошибалась. Как правило первые ответы на этот вопрос будут касаться наличия и актуальности нужных признаков, корректности собранного таргета, баланса классов и в целом репрезентативности выборки.

У каждого IPv4-адреса есть биография, и почти все они с тёмным прошлым С какого-то адреса в 1998 году рассылали спам, и письма с него до сих пор доходят хуже. Другой парсил Нетфликс и застрял в чёрных списках с вечной капчей. Третий заблокирован в конкретном островном государстве за отзыв на местную кафешку. Интернет настолько старый и фрагментированный, что почти не осталось IPv4-адресов без истории. Именно поэтому за чистыми адресами идёт охота. Люди тысячами пересоздают серверы через API, держат виртуалку несколько секунд, проверяют выданный айпишник и удаляют, платя доли копейки. Найденный чистый адрес выжигают за час рассылкой на миллион писем, а расхлёбывать спам-листы остаётся хостингу. Банить аккаунты бесполезно, потому что скрипт за пять минут регистрирует новый на левую почту. Инженер RUVDS перебирает все очевидные решения и объясняет, почему каждое проваливается.